39、流感疫情检测与在线游戏消息优先级方案

流感疫情检测与在线游戏消息优先级方案

在当今数字化时代，互联网数据的应用在多个领域展现出了巨大的潜力。一方面，利用谷歌搜索查询数据进行流感疫情检测成为了公共卫生领域的研究热点；另一方面，在线游戏的发展也面临着诸多挑战，其中消息优先级方案的制定对于提升游戏服务质量至关重要。

利用谷歌搜索查询数据检测流感疫情

互联网搜索引擎已成为人们获取生活信息的重要渠道，其搜索数据能在一定程度上反映人们的关注焦点和活动趋势。近年来，一些研究表明搜索数据可用于检测公共卫生趋势和短期综合征监测。

现有模型及其局限性

• 谷歌流感趋势模型 ：Ginsberg等人基于谷歌搜索引擎查询数据构建了一个简单的线性回归模型，用于预测美国的流感样疾病（ILI）。该模型从5000万个最常见的搜索查询中选择了45个最匹配的查询，平均相关性达到了0.97，能够比美国疾病控制与预防中心（CDC）的流感报告提前两周发布预测。然而，该模型对非季节性流感爆发表现出严重的不敏感性，因为所选的45个查询无法随着新流感症状的特征查询进行修正，导致在新流感预测方面无能为力。例如，2009年4月底新猪流感爆发时，该模型出现了长时间的预测失败，完全忽略了此次流感高峰的趋势。
• Doornik的自回归模型 ：为了增强谷歌流感趋势模型的鲁棒性，J. A. Doornik将其扩展为一个带有日历效应的自回归模型。该模型使用滞后因变量来捕捉长期周期，使用日历虚拟变量来捕捉季节性和不对称效应。新模型不仅提高了预测准确性，还具有自我修正能力，但仍然无法捕捉到突然和前所未有的波动时的转折点，未能解决转折点检测的关键问题。 </